是的，使用函数缓存可以显著提高昂贵函数的性能，因为第一次调用后，函数的结果将被缓存，后续调用可直接从缓存中获取。编写测试用例验证缓存是否按预期工作，包括检查缓存命中率。使用基准测试量化缓存带来的性能提升，比较缓存版本和非缓存版本的执行速度。
Go 函数缓存的测试与基准分析
引言
在 Go 中使用函数缓存是一种提高性能的有效技术，特别是当函数执行代价高昂时。当使用函数缓存时，函数的第一次调用将执行实际计算，随后的调用将直接从缓存中获取结果。
基于测试的缓存验证
编写测试用例来验证缓存是否按预期工作至关重要。以下是测试基本函数缓存的示例：
import (
"testing"
"time"
)
// fibonacci 计算斐波那契数
func fibonacci(n int) int {
if n <= 1 {
return n
}
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
}
// fibonacciWithCache 使用缓存的斐波那契函数
var fibonacciWithCache = cache.Memoize(fibonacci)
func TestFibonacciCache(t *testing.T) {
tests := []struct {
input, expected int
}{
{1, 1},
{2, 1},
{5, 5},
{10, 55},
}
for _, test := range tests {
start := time.Now()
actual := fibonacciWithCache(test.input)
elapsed := time.Since(start)
if actual != test.expected {
t.Errorf("Expected %d but got %d", test.expected, actual)
}
// 检查缓存命中率
if elapsed > 50*time.Microsecond {
t.Errorf("Expected cache hit but got cache miss")
}
}
}
基准测试
基准测试有助于量化函数缓存带来的性能提升。以下是如何基准测试未缓存版和缓存版的 Fibonacci 函数：
func BenchmarkFibonacci(b *testing.B) {
for i := 0; i < b.N; i++ {
fibonacci(20)
}
}
func BenchmarkFibonacciWithCache(b *testing.B) {
for i := 0; i < b.N; i++ {
fibonacciWithCache(20)
}
}
在基准测试的输出中，您可以看到缓存版本的函数执行速度明显快于未缓存的版本：
BenchmarkFibonacci 2000 15253256 ns/op BenchmarkFibonacciWithCache 5000000 947242 ns/op
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